一种基于粒子群算法求解约束优化问题的混合算法.pdf

针对基本灰狼优化(GWO)算法存在求解精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差的问题，提出一种改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解约束优化问题。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件，将原约束优化问题转化为无约束优化问题，然后利用IGWO算法对转换后的无约束优化问题进行求解。在IGWO算法中，引入佳点集理论生成初始种群，为算法全局搜索奠定基础；为了提高局部搜索能力和加快收敛，对当前最优灰狼个体执行Powell局部搜索。采用几个标准约束优化测试问题进行仿真实验，结果表明该算法不仅克服了基本GW0的缺点，而且

粒子群算法求解约束多目标优化万能matlab代码，很有参考价值

用遗传算法来求解带约束的非线性的函数，程序完整简捷。

粒子群算法 约束多目标 优化 matlab代码

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matlab开发-基于蒸发的水循环分解算法求解约束优化问题。求解连续约束优化问题的改进水循环算法

针对多目标进化算法处理约束高维多目标优化问题时出现解的分布性和收敛性差、易陷入局部最优解问题,采用Pareto支配、分解与约束支配融合的方法,提出一种基于分解约束支配NSGA-II优化算法(DBCDP-NSGA-II).该算法在保留NSGA-II中快速非支配排序的基础上,首先采用Pareto支配对种群进行支配排序;然后根据解的性质采用分解约束支配(DBCDP)惩罚等价解,保留稀疏区域的可行解和非可行解,提高种群的分布性、多样性和收敛性;最后采用个体到权重向量的垂直距离和拥挤度距离对临界值进行再排序,直到选出N个最优个体进入下一次迭代.以约束DTLZ问题中C-DTLZ1、C-DTLZ2、DTLZ8、DTLZ9测试函数为例,将所提出的算法与C-NSGA-II、C-NSGA-III、C-MOEA/D和C-MOEA/DD进行对比分析.仿真结果表明,DBCDP-NSGA-II所得最优解分布更加均匀,具有更好的全局收敛性.

用牛顿-拉格朗日法求解约束优化问题，% min f(x) s.t. h_i(x)=0, i=1,..., l. %输入: x0是初始点, mu0是乘子向量的初始值 %输出: x, mu 分别是近似最优点及相应的乘子, % val是最优值, mh是约束函数的模, k是迭代次数. maxk=200; %最大迭代次数